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Segmentação de nuvens de pontos não organizadas utilizando a Transformada Watershed

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Autor(es):
Paiva, Pedro Victor Vieira de
Número total de Autores: 1
Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
Data de defesa:
Resumo

Compreender o real estado de construções históricas é o principal desafio para sua conservação, o que leva à aplicação de novas tecnologias de sensoriamento nessa área. O uso de dados geométricos e de textura obtidos através de multi-sensores se apresentam como soluções promissoras. Tais sensores, como escâneres à laser 3D e câmeras fotográficas, comumente geram estruturas de nuvens de pontos. Porém, o enorme volume de informações gerado por essas técnicas torna árdua posteriores análises. Este trabalho estende a capacidade da Transformada Watershed na segmentação de nuvens de pontos que representam edificações em seus componentes arquitetônicos. Além da mudança do objeto em que a transformada é usualmente aplicada (imagens), o método é enriquecido com informações geométricas por meio de análise de curvatura, tornando a abordagem híbrida. Essa dissertação propõe também uma nova estratégia para aplicação de operadores morfológicos em nuvens de pontos não organizadas por meio de adjacência de voxels em octree, além da definição de um protocolo de aquisição de nuvens de pontos da construção. Finalmente, foi foi criado de um dataset de patrimônios históricos brasileiros rotulados em elementos arquitetônicos por especialistas. Apresenta-se um conjunto de experimentos que avaliam o método proposto por métricas de Precisão-Revocação, além de comparações com técnicas consolidadas no estado da arte (AU)

Processo FAPESP: 17/02787-9 - Uma estrutura para integrar dados de multi-sensores com modelagem da informação da construção em apoio à conservação e gestão do patrimônio histórico
Beneficiário:Pedro Victor Vieira de Paiva
Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Mestrado